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语法与拼写错误校正：基于 BART 和 MarianMT 的 Transformer 语言模型响应性调查
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究使用BART和MarianMT来纠正文本错误，发现BART在拼写错误方面表现更好，语法错误方面表现较差。
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关键要点
- 研究分析文本文件中的各种错误。
- 使用BART和MarianMT两种深度神经网络语言模型进行错误纠正。
- 通过迁移学习调整模型的错误纠正能力。
- 两种模型均能减少20%以上的错误句子。
- BART在拼写错误方面表现更好，达到24.6%。
- BART在语法错误方面表现较差，仅为8.8%。
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